Programa do Curso

Introdução ao ChatGPT para Data Science e Análise de Dados

  • O que é o ChatGPT e como funciona?
  • Visão geral do papel do ChatGPT na ciência de dados e análise

Exploração de Dados com ChatGPT

  • Utilizando o ChatGPT para análise exploratória de dados
  • Fazendo perguntas em linguagem natural ao ChatGPT para insights de dados
  • Auxiliando na limpeza e pré-processamento de dados com o ChatGPT

Gerando Insights com o ChatGPT

  • Usando o ChatGPT para descobrir padrões e tendências nos dados
  • Utilizando o ChatGPT para engenharia de características e seleção
  • Auxiliando na geração e teste de hipóteses com o ChatGPT

ChatGPT para Modelagem Preditiva

  • Incorporando o ChatGPT em fluxos de trabalho de modelagem preditiva
  • Gerando previsões e projeções com o ChatGPT
  • Auxiliando na seleção e avaliação de modelos usando o ChatGPT

ChatGPT para Natural Language Processing (NLP)

  • Utilizando o ChatGPT para análise de texto e sentimentos
  • Extraindo informações significativas de dados de texto não estruturados
  • Incorporando o ChatGPT em pipelines e aplicações de PLN (Processamento de Linguagem Natural)

Melhores Práticas para ChatGPT na Data Science e Análise de Dados

  • Ajustando o ChatGPT para tarefas específicas de ciência de dados
  • Tratando questões de viés e equidade em análises assistidas por IA
  • Monitorando e avaliando o desempenho e os resultados do ChatGPT

Uso Ético do ChatGPT na Data Science e Análise de Dados

  • Garantindo uso responsável e transparente de IA em ciência de dados
  • Mitigando riscos e desafios éticos associados ao ChatGPT
  • Entendendo as considerações éticas na implantação de modelos de AI impulsionados pelo ChatGPT

Tendências Futuras e Desenvolvimentos

  • Explorando avanços no ChatGPT e ciência de dados
  • Implicações da IA para o futuro da análise de dados
  • Oportunidades de inovação e crescimento com o ChatGPT em ciência de dados e análise

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Experiência básica com computadores
  • Familiaridade com conceitos e ferramentas de ciência de dados

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Analistas de dados
  • Business analysts
  • Engenheiros de dados
 14 Horas

Declaração de Clientes (5)

Próximas Formações Provisórias

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